首页    期刊浏览 2024年09月18日 星期三
登录注册

文章基本信息

  • 标题:Agrupando e analisando o comportamento de usuários de redes sociais a partir da combinação de traços de personalidade, dados demográficos e pegadas digitais
  • 本地全文:下载
  • 作者:Daniel Tamiosso ; Patrícia A. Jaques
  • 期刊名称:Revista Brasileira de Computação Aplicada
  • 电子版ISSN:2176-6649
  • 出版年度:2022
  • 卷号:14
  • 期号:2
  • 页码:1-15
  • DOI:10.5335/rbca.v14i2.12755
  • 语种:Portuguese
  • 出版社:Universidade de Passo Fundo (UPF)
  • 摘要:As redes sociais digitais estão se tornando cada vez mais populares e, com isso, elas oferecem uma plataforma massiva para a análise do comportamento humano em contextos mediados por computadores. O comportamento humano pode ser explorado pela análise do conjunto de rastros digitais criados pelas pessoas ao interagirem com as redes sociais. Esse rastro digital é definido como pegadas digitais. As pegadas digitais podem ser classificadas em ativas e passivas, quando produzidas de forma não intencional. Este trabalho busca identificar perfis de usuários em redes sociais a partir do agrupamento de dados de comportamento em redes sociais, dados demográficos e informações socioafetivas. Dessa forma, verifica-se a viabilidade na criação de grupos significativos, bem como disponibiliza-se uma análise qualitativa e quantitativa dos grupos produzidos, a fim de entender a qualidade dos grupos formados e a validade deles em relação aos conhecimentos revisados da Psicologia da Personalidade. Mais especificamente, foram empregados algoritmos de aprendizado não supervisionados (clusterização). Embora esse trabalho analise um grupo pequeno de usuários (157 participantes), pode-se verificar correlações observadas na bibliografia relacionada, sendo um primeiro passo para propostas futuras a fim de trazer consciência sobre a relação das redes sociais, a Computação da Personalidade e os campos subjacentes relacionados.
  • 关键词:Clusterização;Computação da Personalidade;Modelo dos Cinco Grandes Fatores;Pegadas Digitais;Redes Sociais
国家哲学社会科学文献中心版权所有